โมเดลไหนพอดีกับเอกสาร 100K โทเค็น: ขีดจำกัดบริบทและเอาต์พุต

คำตอบสั้น: เอกสารขนาด 100K โทเค็นใส่เข้าไปในโมเดลใดก็ได้จากทั้งสามตัวในคำขอเดียว สิ่งที่แยกความต่างคือพื้นที่ว่างรอบ ๆ เอกสาร GLM-5.3-Flash มีหน้าต่างบริบท 390K, DeepSeek-V4-Flash มี 380K และเขียนตอบกลับได้สูงสุด 32,768 โทเค็น, MiniMax-M2.7 มี 180K การตรวจสอบสองข้อบอกคุณว่าควรใช้ตัวไหน: เอกสารและคำตอบพอดีกับหน้าต่างหรือไม่ และคำตอบพอดีกับขีดจำกัดเอาต์พุตของโมเดลหรือไม่

ขีดจำกัดด้านล่างเป็นของ CheapTokens เอง ตรวจสอบเมื่อ 1 พฤศจิกายน 2026 และเป็นค่าที่คำขอของคุณถูกวัดเทียบเมื่อคุณเรียก https://api.cheaptokens.dev/v1 เอกสาร แสดงวิธีเชื่อมต่อ และ ราคา มีรายการราคาทั้งหมด

การตรวจสอบสองขั้นตอน#

ทั้งสองกฎใช้ตัวเลขที่คุณรู้ได้ก่อนส่งอะไรไป:

1. โทเค็นอินพุต + max_tokens ≤ หน้าต่างบริบท เอกสารและคำตอบใช้หน้าต่างร่วมกัน
2. max_tokens ≤ ขีดจำกัดเอาต์พุตของโมเดล

คอลัมน์สุดท้ายคือหน้าต่างลบด้วยคำตอบที่ยาวที่สุด โดยอ่าน K เป็น 1,000: 390,000 − 8,192 = 381,808; 380,000 − 32,768 = 347,232; 180,000 − 8,192 = 171,808 ในทางปฏิบัติคุณแทบไม่เคยขอคำตอบที่ยาวที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ ดังนั้นคุณจึงมีพื้นที่มากกว่าที่คอลัมน์นั้นแสดง

นี่คือการตรวจสอบกับเคสที่ดูสมจริง คุณมีล็อกขนาด 200,000 โทเค็นและต้องการบทวิเคราะห์ 2,000 โทเค็น: 200,000 + 2,000 = 202,000 ซึ่งพอดีกับหน้าต่าง 390K และ 380K และไม่พอดีกับ 180K ล็อกเดียวกัน คำถามเดียวกัน และหนึ่งในสามถูกตัดออกไปแล้ว

เอกสารของคุณใหญ่แค่ไหนกันแน่?#

หน้าเป็นหน่วยที่ไม่ดี โทเค็นคือหน่วยจริง สมมติว่าหน้าภาษาอังกฤษประมาณ 600 โทเค็น (เป็นสมมติฐาน; หน้าจริงอยู่ที่ประมาณ 500 ถึง 700) ดังนั้นเอกสาร 100K โทเค็นคือ 100,000 ÷ 600 ≈ 167 หน้า นั่นคือสัญญาหนาหรือรายงานประจำปีฉบับยาว และพอดีกับทุกโมเดลในตารางโดยมีพื้นที่เหลือ

การประมาณหน้าสำหรับการวางแผน ก่อนส่ง ให้นับโทเค็นด้วย tokenizer หรือใช้กฎคร่าว ๆ ประมาณสี่อักขระต่อโทเค็นสำหรับภาษาอังกฤษ แต่ละโมเดลมี tokenizer ของตัวเอง ดังนั้นการนับเป็นการประมาณ และหลังคำขอ ฟิลด์ usage ของการตอบกลับให้ตัวเลขที่แน่นอน

รันการตรวจสอบในโค้ด#

สคริปต์นี้ตรวจสอบสัญญากับขีดจำกัดด้านบน ส่งมัน และพิมพ์ว่าคำตอบจบลงอย่างไร ตั้งค่า CHEAPTOKENS_API_KEY ก่อน แล้วสลับ model id เพื่อลองตัวอื่น

import os
from openai import OpenAI

# context window, max answer tokens (CheapTokens, checked 1 Nov 2026)
LIMITS = {
    'zai-org/GLM-5.3-Flash': (390_000, 8_192),
    'deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731': (380_000, 32_768),
    'MiniMaxAI/MiniMax-M2.7': (180_000, 8_192),
}

def fits(model, input_tokens, max_tokens):
    context, out_limit = LIMITS[model]
    return max_tokens <= out_limit and input_tokens + max_tokens <= context

client = OpenAI(
    base_url='https://api.cheaptokens.dev/v1',
    api_key=os.environ['CHEAPTOKENS_API_KEY'],
)

text = open('contract.txt', encoding='utf-8').read()
estimate = len(text) // 4   # rough: about 4 characters per token in English
model = 'zai-org/GLM-5.3-Flash'
max_tokens = 1500

if not fits(model, estimate, max_tokens):
    raise SystemExit('Does not fit: pick another model or split the text')

reply = client.chat.completions.create(
    model=model,
    max_tokens=max_tokens,
    messages=[
        {'role': 'system', 'content': 'Summarize contracts in 10 bullet points.'},
        {'role': 'user', 'content': text},
    ],
)
print(reply.choices[0].finish_reason)   # stop = ended on its own, length = cut by max_tokens
print(reply.usage.prompt_tokens, reply.usage.completion_tokens)

ถ้าทำงานได้ บรรทัดแรกจะพิมพ์ stop และบรรทัดที่สองแสดงจำนวนโทเค็นที่เข้าและออก ถ้าคุณเห็น length แสดงว่าคำตอบชน max_tokens; บทความนี้ อธิบายวิธีแก้ และถ้าคำขอถูกปฏิเสธเนื่องจากขนาด request too long: 400 vs 413 อธิบายไว้

งาน 100K หนึ่งงานมีค่าใช้จ่ายเท่าไร#

สมมติคุณสรุปสัญญา แต่ละฉบับมี 100,000 โทเค็น และบทสรุปประมาณ 1,500 โทเค็น (สมมติฐาน เปลี่ยนให้ตรงกับไฟล์ของคุณ) ตารางด้านล่างเป็นแบบสด: คำนวณใหม่จากราคาปัจจุบันและวางข้อมูลอ้างอิง OpenRouter ไว้ข้างของเรา

เอกสารเป็นฝั่งที่แพงที่นี่ เนื่องจากคุณส่งมากกว่าที่ได้รับกลับมากนัก สำหรับงานหนึ่งงาน ผลรวมคือ $0.0021 บน GLM-5.3-Flash, $0.0017 บน DeepSeek-V4-Flash และ $0.0052 บน MiniMax-M2.7 เมื่อนับอินพุตและเอาต์พุตรวมกัน ทั้งสามตัวถูกกว่า OpenRouter ราคาคงที่ต่อโมเดลโดยไม่มีช่วงเวลาเร่งด่วน ดังนั้นแบตช์กลางคืนมีค่าใช้จ่ายเท่ากับตอนกลางวัน

ตอนนี้ขยายไปยังวันของคุณ เลื่อนแถบเลื่อนไปยังโหลดของคุณเองและอ่านผลรวม:

เมื่อคำตอบเป็นส่วนที่ยาว#

บทสรุปเป็นเคสที่ง่าย: คำตอบสั้นพอดีทุกที่ ปัญหาเริ่มเมื่อโมเดลต้องเขียนมาก สมมติคุณมีคู่มือ 20,000 โทเค็นและขอรายงาน 6,000 โทเค็นจากมัน ซึ่งพอดีกับทุกโมเดล (6,000 ≤ 8,192) และตารางสดแสดงค่าใช้จ่าย:

ตอนนี้ขอคำแปลเต็มของคู่มือเดียวกัน การแปลมีความยาวประมาณต้นฉบับ ดังนั้นคุณต้องมีที่ว่างสำหรับคำตอบประมาณ 20,000 โทเค็น ตั้งค่า max_tokens เป็น 25,000: 20,000 + 25,000 = 45,000 ซึ่งอยู่ในหน้าต่าง 380K อย่างสบาย และ 25,000 ≤ 32,768 ดังนั้น DeepSeek-V4-Flash รับได้ในคำตอบเดียว งานเดียวแบบนั้นมีค่าใช้จ่าย $0.0023 สำหรับโมเดลที่มีขีดจำกัดคำตอบ 8,192 โทเค็น ให้ตัดคู่มือเป็นบทและส่งทีละบท

ตัวไหนสำหรับเคสของคุณ#

ถ้ายังไม่แน่ใจ ให้รันเอกสารจริงหนึ่งฉบับผ่านสคริปต์และอ่าน usage สำหรับการเปรียบเทียบที่กว้างขึ้นของทั้งสามโมเดลตามงาน ดู GLM vs DeepSeek vs MiniMax และ หน้า DeepSeek ครอบคลุม DeepSeek-V4-Flash ในรายละเอียดเพิ่มเติม